Κορυφαίες Ερωτήσεις και Απαντήσεις για Συνέντευξη Τεχνητής Νοημοσύνης (AI).

Κορυφαίες ερωτήσεις συνέντευξης τεχνητής νοημοσύνης

Ακολουθούν ερωτήσεις και απαντήσεις συνέντευξης Τεχνητής Νοημοσύνης για νεοφώτιστους καθώς και έμπειρους υποψηφίους για να πάρουν τη δουλειά των ονείρων τους.

Δωρεάν λήψη PDF: Ερωτήσεις & Απαντήσεις Συνέντευξης AI

1) Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη;

Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι ένας τομέας της επιστήμης των υπολογιστών που δίνει έμφαση στη δημιουργία έξυπνων μηχανών που λειτουργούν και αντιδρούν όπως οι άνθρωποι.

---

2) Τι είναι τα νευρωνικά δίκτυα τεχνητής νοημοσύνης;

Τα νευρωνικά δίκτυα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να μοντελοποιήσουν μαθηματικά τον τρόπο με τον οποίο λειτουργεί ο βιολογικός εγκέφαλος, επιτρέποντας στη μηχανή να σκέφτεται και να μαθαίνει με τον ίδιο τρόπο που κάνουν οι άνθρωποι - καθιστώντας τους ικανούς να αναγνωρίζουν πράγματα όπως ομιλία, αντικείμενα και ζώα όπως εμείς.

---

3) Ποιοι είναι οι διάφοροι τομείς όπου μπορεί να χρησιμοποιηθεί το AI (Τεχνητή Νοημοσύνη);

Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε πολλούς τομείς όπως η πληροφορική, η αναγνώριση ομιλίας, η βιοπληροφορική, το ανθρωποειδές ρομπότ, το λογισμικό υπολογιστών, το διάστημα και η αεροναυπηγική κ.λπ.

---

4) Ποια γλώσσα προγραμματισμού δεν χρησιμοποιείται συνήθως για AI;

Η γλώσσα Perl δεν χρησιμοποιείται συνήθως γλώσσα προγραμματισμού για AI

---

5) Τι είναι η Prolog στο AI;

Στο AI, η Prolog είναι μια γλώσσα προγραμματισμού που βασίζεται στη λογική.

---

6) Δώστε μια εξήγηση σχετικά με τη διαφορά μεταξύ ισχυρού AI και αδύναμου AI;

Η ισχυρή τεχνητή νοημοσύνη ισχυρίζεται ότι οι υπολογιστές μπορούν να κάνουν να σκέφτονται σε επίπεδο ίσο με τους ανθρώπους, ενώ το αδύναμο AI απλώς προβλέπει ότι ορισμένα χαρακτηριστικά που μοιάζουν με την ανθρώπινη νοημοσύνη μπορούν να ενσωματωθούν στον υπολογιστή για να τον κάνουν πιο χρήσιμα εργαλεία.

---

7) Αναφέρετε τη διαφορά μεταξύ της στατιστικής τεχνητής νοημοσύνης και της κλασικής τεχνητής νοημοσύνης;

Η στατιστική Τεχνητή Νοημοσύνη ασχολείται περισσότερο με την «επαγωγική» σκέψη, όπως όταν δίνεται ένα σύνολο μοτίβων, προκαλείται η τάση κ.λπ. Ενώ η κλασική Τεχνητή Νοημοσύνη, από την άλλη πλευρά, ασχολείται περισσότερο με την «επαγωγική» σκέψη που δίνεται ως ένα σύνολο περιορισμών, συνάγει ένα συμπέρασμα κ.λπ.

---

8) Τι είναι το εναλλακτικό, τεχνητό, σύνθετο και φυσικό κλειδί;

Εναλλακτικό κλειδί: Εξαιρουμένων των πρωτευόντων κλειδιών, όλα τα υποψήφια κλειδιά είναι γνωστά ως εναλλακτικά κλειδιά.

Τεχνητό κλειδί: Εάν δεν υπάρχει προφανές κλειδί είτε μόνο του είτε υπάρχει διαθέσιμο σύνθετο κλειδί, τότε η έσχατη λύση είναι απλώς να δημιουργήσετε ένα κλειδί, αντιστοιχίζοντας έναν αριθμό σε κάθε εγγραφή ή εμφάνιση. Αυτό είναι γνωστό ως τεχνητό κλειδί.

Σύνθετο κλειδί: Όταν δεν υπάρχει ένα μεμονωμένο στοιχείο δεδομένων που να ορίζει μοναδικά την εμφάνιση μέσα σε μια κατασκευή, τότε η ενσωμάτωση πολλαπλών στοιχείων για τη δημιουργία ενός μοναδικού αναγνωριστικού για την κατασκευή είναι γνωστή ως Σύνθετο Κλειδί.

Φυσικό κλειδί: Το φυσικό κλειδί είναι ένα από τα στοιχεία δεδομένων που αποθηκεύονται σε μια κατασκευή και το οποίο χρησιμοποιείται ως πρωτεύον κλειδί.

---

9) Από τι αποτελείται ένας κανόνας παραγωγής;

Ο κανόνας παραγωγής αποτελείται από ένα σύνολο κανόνων και μια ακολουθία βημάτων.

---

10) Ποια μέθοδος αναζήτησης απαιτεί λιγότερη μνήμη;

Η μέθοδος «πρώτη αναζήτηση σε βάθος» καταλαμβάνει λιγότερη μνήμη.

---

11) Ποιος είναι ο καλύτερος τρόπος για να αντιμετωπίσετε το πρόβλημα παιχνιδιού;

Η ευρετική προσέγγιση είναι ο καλύτερος τρόπος για να αντιμετωπίσετε το πρόβλημα του παιχνιδιού, καθώς θα χρησιμοποιήσει την τεχνική που βασίζεται σε έξυπνες εικασίες. Για παράδειγμα, το σκάκι μεταξύ ανθρώπων και υπολογιστών καθώς θα χρησιμοποιεί υπολογισμό ωμής βίας, εξετάζοντας εκατοντάδες χιλιάδες θέσεις.

---

12) Σε ποια μέθοδο αναζήτησης βασίζεται ο αλγόριθμος Α*;

Ο αλγόριθμος A* βασίζεται στην καλύτερη μέθοδο πρώτης αναζήτησης, καθώς δίνει μια ιδέα βελτιστοποίησης και γρήγορης επιλογής διαδρομής και όλα τα χαρακτηριστικά βρίσκονται στον αλγόριθμο A*.

---

13) Τι περιέχει ένα υβριδικό δίκτυο Bayes;

Ένα υβριδικό δίκτυο Bayesian περιέχει τόσο διακριτές όσο και συνεχείς μεταβλητές.

---

14) Τι είναι ο πράκτορας στην τεχνητή νοημοσύνη;

Οτιδήποτε αντιλαμβάνεται το περιβάλλον του από αισθητήρες και δρα σε ένα περιβάλλον από τελεστές είναι γνωστό ως παράγοντας. Ο πράκτορας περιλαμβάνει ρομπότ, προγράμματα και ανθρώπους κ.λπ.

---

15) Τι περιλαμβάνει η μερική παραγγελία ή προγραμματισμός;

Στον προγραμματισμό μερικής παραγγελίας, αντί για αναζήτηση πιθανών καταστάσεων, περιλαμβάνει αναζήτηση στον χώρο των πιθανών σχεδίων. Η ιδέα είναι να κατασκευάσουμε ένα σχέδιο κομμάτι-κομμάτι.

---

16) Ποια είναι τα δύο διαφορετικά είδη βημάτων που μπορούμε να κάνουμε για την κατασκευή ενός σχεδίου;

α) Προσθήκη τελεστή (ενέργειας)

β) Προσθέστε έναν περιορισμό παραγγελίας μεταξύ των τελεστών

---

17) Ποια ιδιότητα θεωρείται ως μη επιθυμητή ιδιότητα ενός συστήματος που βασίζεται σε λογικούς κανόνες;

Το "συνημμένο" θεωρείται ως μη επιθυμητή ιδιότητα ενός συστήματος που βασίζεται σε λογικούς κανόνες.

---

18) Τι είναι το Νευρωνικό Δίκτυο στην Τεχνητή Νοημοσύνη;

Στην τεχνητή νοημοσύνη, το νευρωνικό δίκτυο είναι μια προσομοίωση ενός βιολογικού νευρωνικού συστήματος, το οποίο λαμβάνει τα δεδομένα, επεξεργάζεται τα δεδομένα και δίνει την έξοδο με βάση τον αλγόριθμο και τα εμπειρικά δεδομένα.

---

19) Πότε ένας αλγόριθμος θεωρείται ολοκληρωμένος;

Ένας αλγόριθμος λέγεται ολοκληρωμένος όταν τελειώνει με μια λύση όταν υπάρχει.

---

20) Τι είναι η ευρετική συνάρτηση;

Μια ευρετική συνάρτηση κατατάσσει εναλλακτικές λύσεις, σε αλγόριθμους αναζήτησης, σε κάθε βήμα διακλάδωσης με βάση τις διαθέσιμες πληροφορίες για να αποφασίσει ποιο κλάδο θα ακολουθήσει.

---

21) Ποια είναι η λειτουργία του τρίτου στοιχείου του συστήματος σχεδιασμού;

Σε ένα σύστημα σχεδιασμού, η λειτουργία του τρίτου στοιχείου είναι να ανιχνεύει πότε έχει βρεθεί μια λύση στο πρόβλημα.

---

22) Τι είναι το "Generality" στο AI;

Η γενικότητα είναι το μέτρο της ευκολίας με την οποία η μέθοδος μπορεί να προσαρμοστεί σε διαφορετικούς τομείς εφαρμογής.

---

23) Τι είναι ο αναλυτής από πάνω προς τα κάτω;

Ένας αναλυτής από πάνω προς τα κάτω ξεκινά υποθέτοντας μια πρόταση και προβλέποντας διαδοχικά στοιχεία κατώτερου επιπέδου μέχρι να γραφτούν μεμονωμένα προτερματικά σύμβολα.

---

24) Αναφέρετε τη διαφορά μεταξύ της πρώτης αναζήτησης πλάτους και της καλύτερης πρώτης αναζήτησης στην τεχνητή νοημοσύνη;

Αυτές είναι οι δύο στρατηγικές που μοιάζουν αρκετά. Στην καλύτερη πρώτη αναζήτηση, επεκτείνουμε τους κόμβους σύμφωνα με τη συνάρτηση αξιολόγησης. Ενώ, στην πρώτη αναζήτηση πλάτους ένας κόμβος επεκτείνεται σύμφωνα με τη συνάρτηση κόστους του γονικού κόμβου.

---

25) Τι είναι τα πλαίσια και τα σενάρια στην «Τεχνητή Νοημοσύνη»;

Τα πλαίσια είναι μια παραλλαγή σημασιολογικών δικτύων που είναι ένας από τους δημοφιλείς τρόπους παρουσίασης της μη διαδικαστικής γνώσης σε ένα έμπειρο σύστημα. Ένα πλαίσιο που είναι τεχνητό δομή δεδομένων χρησιμοποιείται για να διαιρέσει τη γνώση σε υποδομές αναπαραστώντας «στερεοτυπικές καταστάσεις». Τα σενάρια είναι παρόμοια με τα πλαίσια, εκτός από το ότι οι τιμές που γεμίζουν τις θέσεις πρέπει να ταξινομούνται. Τα σενάρια χρησιμοποιούνται σε συστήματα κατανόησης φυσικής γλώσσας για να οργανώσουν μια βάση γνώσεων με βάση την κατάσταση που πρέπει να κατανοήσει το σύστημα.

---

26) Τι σημαίνει το FOPL και εξηγήστε τον ρόλο του στην Τεχνητή Νοημοσύνη;

Το FOPL σημαίνει Λογική Κατηγορήματος Πρώτης Τάξης, η Λογική Κατηγορήματος παρέχει

α) Μια γλώσσα για την έκφραση ισχυρισμών σχετικά με έναν συγκεκριμένο «Κόσμο»

β) Ένα σύστημα συμπερασμάτων σε μια επαγωγική συσκευή με το οποίο μπορούμε να εξαγάγουμε συμπεράσματα από έναν τέτοιο ισχυρισμό

γ) Μια σημασιολογία βασισμένη στη θεωρία συνόλων

---

27) Από τι αποτελείται η γλώσσα του FOPL

α) Ένα σύνολο σταθερών συμβόλων

β) Ένα σύνολο μεταβλητών

γ) Ένα σύνολο από κατηγορηματικά σύμβολα

δ) Ένα σύνολο συμβόλων συνάρτησης

ε) Ο λογικός σύνδεσμος

στ) Ο Παγκόσμιος Ποσοδείκτης και ο Υπαρξιακός Προσδιοριστής

ζ) Μια ειδική δυαδική σχέση ισότητας

---

28) Για διαδικτυακή αναζήτηση στην «Τεχνητή Νοημοσύνη» ποιος πράκτορας αναζήτησης λειτουργεί με παρεμβολή υπολογισμού και δράσης;

Στην ηλεκτρονική αναζήτηση, πρώτα θα αναλάβει δράση και μετά θα παρατηρήσει το περιβάλλον.

---

29) Ποιος αλγόριθμος αναζήτησης θα χρησιμοποιεί περιορισμένη ποσότητα μνήμης στην ηλεκτρονική αναζήτηση;

Το RBFE και το SMA* θα λύσουν κάθε είδους πρόβλημα που δεν μπορεί ο A* χρησιμοποιώντας περιορισμένη ποσότητα μνήμης.

---

30) Στο 'Artificial Intelligence' πού μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τον κανόνα Bayes;

Στην Τεχνητή Νοημοσύνη για να απαντηθούν τα πιθανολογικά ερωτήματα που εξαρτώνται από ένα αποδεικτικό στοιχείο, μπορεί να χρησιμοποιηθεί ο κανόνας Bayes.

---

31) Για την κατασκευή ενός μοντέλου Bayes πόσοι όροι απαιτούνται;

Για την κατασκευή ενός μοντέλου Bayes σε AI, απαιτούνται τρεις όροι. είναι μία υπό όρους πιθανότητα και δύο άνευ όρων πιθανότητα.

---

32) Ποια είναι η συνέπεια μεταξύ ενός κόμβου και των προκατόχων του κατά τη δημιουργία bayesian δικτύου;

(Α) Λειτουργικά εξαρτώμενο (Β) Εξαρτημένο (Γ) Υπό όρους ανεξάρτητο (Δ) Και οι δύο επιλογές Α και Β

Η σωστή απάντηση είναι (Γ) Υπό όρους ανεξάρτητο

Επεξήγηση: Κατά τη δημιουργία Bayesian Network, η συνέπεια μεταξύ ενός κόμβου και των προκατόχων του είναι ότι ένας κόμβος μπορεί να είναι υπό όρους ανεξάρτητος από τους προκατόχους του.

---

33) Για να απαντήσετε σε οποιοδήποτε ερώτημα πώς μπορεί να χρησιμοποιηθεί το δίκτυο Bayes;

Εάν ένα Bayesian Network είναι αντιπροσωπευτικό της κοινής διανομής, τότε αθροίζοντας όλες τις σχετικές κοινές καταχωρήσεις, μπορεί να λύσει οποιοδήποτε ερώτημα.

---

34) Τι συνδυάζει τις επαγωγικές μεθόδους με τη δύναμη των αναπαραστάσεων πρώτης τάξης;

Ο προγραμματισμός επαγωγικής λογικής συνδυάζει επαγωγικές μεθόδους με τη δύναμη των αναπαραστάσεων πρώτης τάξης.

---

35) Στον Επαγωγικό Λογικό Προγραμματισμό τι έπρεπε να ικανοποιηθεί;

Ο στόχος ενός Επαγωγικού Λογικού Προγραμματισμού είναι να καταλήξει σε ένα σύνολο προτάσεων για την υπόθεση έτσι ώστε να ικανοποιείται ο περιορισμός της συνεπαγόμενης.

---

36) Σε μεθόδους επαγωγικής μάθησης από πάνω προς τα κάτω, πόσα κυριολεκτικά είναι διαθέσιμα; Τι είναι αυτά;

Υπάρχουν τρία κυριολεκτικά διαθέσιμα στις επαγωγικές μεθόδους εκμάθησης από πάνω προς τα κάτω

α) Κατηγορήματα

β) Ισότητα και Ανισότητα

γ) Αριθμητικές κυριολεκτικές

---

37) Ποιος αλγόριθμος αντιστρέφει μια στρατηγική πλήρους ανάλυσης;

Η 'Αντίστροφη Ανάλυση' αντιστρέφει μια πλήρη ανάλυση, καθώς είναι ένας πλήρης αλγόριθμος για την εκμάθηση θεωριών πρώτης τάξης.

---

38) Στην αναγνώριση ομιλίας τι είδους σήμα χρησιμοποιείται;

Στην αναγνώριση ομιλίας, το ακουστικό σήμα χρησιμοποιείται για τον προσδιορισμό μιας ακολουθίας λέξεων.

---

39) Στην αναγνώριση ομιλίας ποιο μοντέλο δίνει την πιθανότητα κάθε λέξη να ακολουθεί κάθε λέξη;

Το μοντέλο διαγραμμάτων δίνει την πιθανότητα κάθε λέξη να ακολουθεί η μία την άλλη λέξη στην αναγνώριση ομιλίας.

---

40) Ποιος αλγόριθμος χρησιμοποιείται για την επίλυση χρονικών πιθανοτήτων;

Για την επίλυση χρονικής πιθανολογικής συλλογιστικής, χρησιμοποιείται το HMM (Hidden Markov Model), ανεξάρτητα από το μοντέλο μετάβασης και αισθητήρα.

---

41) Τι χρησιμοποιείται το Hidden Markov Model (HMMs);

Τα κρυφά μοντέλα Markov είναι ένα πανταχού παρόν εργαλείο για τη μοντελοποίηση δεδομένων χρονοσειρών ή για τη μοντελοποίηση της συμπεριφοράς ακολουθίας. Χρησιμοποιούνται σχεδόν σε όλα τα τρέχοντα συστήματα αναγνώρισης ομιλίας.

---

42) Στο Hidden Markov Model, πώς περιγράφεται η κατάσταση της διαδικασίας;

Η κατάσταση της διαδικασίας στο μοντέλο του HMM περιγράφεται από μια «Μία διακριτή τυχαία μεταβλητή».

---

43) Σε HMM, ποιες είναι οι πιθανές τιμές της μεταβλητής;

«Πιθανές καταστάσεις του κόσμου» είναι οι πιθανές τιμές της μεταβλητής στα HMM.

---

44) Στο HMM, πού προστίθεται η πρόσθετη μεταβλητή;

Ενώ παραμένετε εντός του δικτύου HMM, οι πρόσθετες μεταβλητές κατάστασης μπορούν να προστεθούν σε ένα προσωρινό μοντέλο.

---

45) Στην Τεχνητή Νοημοσύνη, σε τι χρησιμεύουν οι σημασιολογικές αναλύσεις;

Στην Τεχνητή Νοημοσύνη, για την εξαγωγή του νοήματος από την ομάδα των προτάσεων χρησιμοποιείται η σημασιολογική ανάλυση.

---

46) Τι σημαίνει συνθετική σημασιολογία;

Η διαδικασία προσδιορισμού της σημασίας του P*Q από τα P,Q και* είναι γνωστή ως Compositional Semantics.

---

47) Πώς μπορεί να λυθεί το λογικό συμπέρασμα στην Προτασιακή Λογική;

Στην Προτασιακή Λογική, ο αλγόριθμος Λογικής Συναγωγής μπορεί να λυθεί χρησιμοποιώντας

α) Λογική Ισοδυναμία

β) Ισχύς

γ) Ικανότητα ικανοποίησης

---

48) Ποια διαδικασία κάνει διαφορετικές λογικές εκφράσεις να φαίνονται πανομοιότυπες;

Η διαδικασία «ενοποίησης» κάνει διαφορετικές λογικές εκφράσεις πανομοιότυπες. Τα ανυψωμένα συμπεράσματα απαιτούν την εύρεση υποκατάστατου που μπορεί να κάνει μια διαφορετική έκφραση να μοιάζει πανομοιότυπη. Αυτή η διαδικασία ονομάζεται ενοποίηση.

---

49) Ποιος αλγόριθμος στο 'Unification and Lifting' παίρνει δύο προτάσεις και επιστρέφει έναν ενοποιητή;

In «Ενοποίηση και ανύψωση» ο αλγόριθμος που παίρνει δύο προτάσεις και επιστρέφει έναν ενοποιητή είναι ο αλγόριθμος «Ενοποίηση».

---

50) Ποια είναι η πιο απλή προσέγγιση για τον αλγόριθμο σχεδιασμού;

Η αναζήτηση χώρου κατάστασης είναι η πιο απλή προσέγγιση για τον αλγόριθμο σχεδιασμού, επειδή λαμβάνει υπόψη τα πάντα για την εύρεση λύσης.

Αυτές οι ερωτήσεις συνέντευξης θα βοηθήσουν επίσης στο viva (προφορικά) σας